混淆矩陣（Confusion Matrix）是用于評(píng)估分類模型性能的一種常用工具。它是一個(gè)二維矩陣，用于展示模型在不同類別上的分類結(jié)果。

混淆矩陣的行表示實(shí)際的類別，列表示模型預(yù)測(cè)的類別。矩陣的每個(gè)元素表示模型將樣本分為某個(gè)實(shí)際類別和某個(gè)預(yù)測(cè)類別的數(shù)量。

混淆矩陣的四個(gè)基本指標(biāo)如下：

1. 真正例（True Positive, TP）：模型正確地將正例樣本預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。

2. 假正例（False Positive, FP）：模型錯(cuò)誤地將負(fù)例樣本預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。

3. 假反例（False Negative, FN）：模型錯(cuò)誤地將正例樣本預(yù)測(cè)為負(fù)例的數(shù)量。

4. 真反例（True Negative, TN）：模型正確地將負(fù)例樣本預(yù)測(cè)為負(fù)例的數(shù)量。

根據(jù)混淆矩陣的這四個(gè)指標(biāo)，可以計(jì)算出一些常用的分類性能指標(biāo)：

1. 準(zhǔn)確率（Accuracy）：模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為 (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。

2. 精確率（Precision）：模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量占所有預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為 TP / (TP + FP)。

3. 召回率（Recall）：模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為 TP / (TP + FN)。

4. F1值（F1-score）：綜合考慮了精確率和召回率的指標(biāo)，計(jì)算公式為 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

通過觀察混淆矩陣，可以直觀地了解模型在不同類別上的分類情況。

例如，可以通過查看矩陣的對(duì)角線元素來了解模型在每個(gè)類別上的準(zhǔn)確率；通過查看矩陣的非對(duì)角線元素來了解模型在不同類別之間的混淆情況。

混淆矩陣是一種直觀、簡(jiǎn)單且有效的評(píng)估分類模型性能的工具，通過分析混淆矩陣可以得到模型在不同類別上的分類情況，并計(jì)算出一些常用的分類性能指標(biāo)。

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